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本文簡介了一種新的深度注意力算法，即深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)（Deep Residual Shrinkage Network）。從功能上講，深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)是一種面向強噪聲或者高度冗余數(shù)據(jù)的特征學習方法。本文首先回顧了相關(guān)基礎(chǔ)知識，然后介紹了深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)的動機和具體實現(xiàn)，希望對大家有所幫助。 1.前言 深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)主要建立在三個部分的基礎(chǔ)之上：深度殘差網(wǎng)絡(luò)、軟閾值函數(shù)和注意力機制。 1.1 殘差神
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